| 长短时记忆神经网络在中期地震预报中的探索--以川滇地区为例 |
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| 引用本文： | 李林芳,石耀霖,程术.长短时记忆神经网络在中期地震预报中的探索--以川滇地区为例[J].地球物理学报,2022,65(1):12-25. |
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| 作者姓名： | 李林芳 石耀霖 程术 |
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| 作者单位： | 中国科学院大学地球与行星科学学院,计算地球动力学重点实验室,北京100049 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金-地震局地震科学联合基金(U1839207);国家自然科学基金重大项目(41590865);国家重点研发计划(2018YFC1504200)资助. |
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| 摘 要： | 利用机器学习方法对地震活动大数据进行挖掘,识别出一些过去认识不到的异常,提高地震预测的准确性,是一个非常具有挑战性的科学问题.本文基于川滇部分地区(24°N—32°N,98°E—106°E)地震目录,采用滑动的时空窗口,选取16个反映地震时空强度分布特征的地震预测因子,建立了长短时记忆(LSTM)神经网络,对研究区域9个子区块未来一年的最大地震震级进行预测.通过设置训练集∶测试集=8∶2和训练集∶测试集=7∶3两个不同的训练测试模型,对过往发生的地震进行了回溯性预报.结果表明:训练集∶测试集=7∶3模型能够利用1970年1月至2004年9月的地震目录进行学习,成功回溯性预报2008年汶川地震;训练集∶测试集=8∶2模型利用1970年1月至2009年5月资料进行训练,回溯性预报2010—2019年间6级以上地震的R评分为0.407,回溯性7级地震预报时准确率高达92.31%.本文还探讨性给出预测意见:2022年2月前研究区西部、中部、东部、西南部存在发生5.1~5.3级地震的潜在危险性.
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| 关 键 词： | 中期地震预报 长短时记忆神经网络 预报因子 R值 川滇地区 |
Exploration of long short-term memory neural network in intermediate earthquake forecast:a case study in Sichuan-Yunnan region |
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| LI LinFang,SHI YaoLin,CHENG Shu.Exploration of long short-term memory neural network in intermediate earthquake forecast:a case study in Sichuan-Yunnan region[J].Chinese Journal of Geophysics,2022,65(1):12-25. |
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| Authors: | LI LinFang SHI YaoLin CHENG Shu |
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| Affiliation: | (Key Laboratory of Computational Geodynamics,College of Earth and Planetary Sciences,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Intermediate earthquake forecast Long short-term memory neural network Seismic indicator R value Sichuan-Yunnan region |
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